数据挖掘
SAS编程与数据挖掘商业案例_数据库教程
资源名称： 编程与数据挖掘商业案例 内容简介： 从 角度详尽剖析 常用语句代码及应用，数据挖掘理论和商业应用紧密结合，原创相互贝叶斯文本分类和 迭代算法代码，三个典型的数据挖掘商业案例分析。 本书是作者多年来在企业实践工作中的经验总结，详细讲解了使用 进行商业数据挖掘的方法，其中包含了目前公开出版的诸多 教材没有的大量实战内容。 本书内容全面、新颖独创、综合性强，适合企业人员使用，也可作为数学、统计学、金融、电子商务、医药等专业的本科生、硕士生学习 编程和数据挖掘的参考资料。 资源目录： 出版说明
数据挖掘基础学习教材汇总_数据库教程
教程名称：数据挖掘基础学习教材汇总 课程目录： 【 教程网】动态数据挖掘研究 【 教程网】数据挖掘入门 【 教程网】数据挖掘应用 【 教程网】数据挖掘教程 【 教程网】数据挖掘概念与技术 【 教程网】数据挖掘算法 【 教程网】数据挖掘综述
数据挖掘实用机器学习技术（中文第二版）_数据库教程
资源名称：数据挖掘实用机器学习技术 中文第二版 内容简介： 《数据挖掘实用机器学习技术 原书第 版 》介绍数据挖掘的基本理论与实践方法。主要内容包括：各种模型 决策树、关联规则、线性模型、聚类、贝叶斯网以及神经网络 以及在实践中的运用，所存在缺陷的分析。安全地清理数据集、建立以及评估模型的预测质量的方法，并且提供了一个公开的数据挖掘工作平台 。 系统拥有进行数据挖掘任务的图形用户界面，有助于理解模型，是一个实用并且深受欢迎的工具。 资源截图：
大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理
资源名称：大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理 内容简介： 本书源自作者在斯坦福大学教授多年的 挖掘 课程材料，主要关注大数据环境下数据挖掘的实际算法。书中分析了海量数据集数据挖掘常用的算法，介绍了目前 应用的许多重要话题。主要内容包括： 分布式文件系统以及 工具； 相似性搜索； 数据流处理以及针对易丢失数据等特殊情况的专用处理算法； 搜索引擎技术，如谷歌的 ； 频繁项集挖掘； 大规模高维数据集的聚类算法； 应用中的关键问题：广告管理和推荐系统。 资源目录：
《数据挖掘：概念与技术（原书第3版）》PDF 下载_数据库教程
资源名称：《数据挖掘：概念与技术（原书第 版）》 下载 内容简介： 数据挖掘领域最具里程碑意义的经典著作 完整全面阐述该领域的重要知识和技术创新 这是一本数据挖掘和知识发现的优秀教材，结构合理、条理清晰。本书既保留了相当篇幅讲述数据挖掘的基本概念和方法，又增加了若干章节介绍数据挖掘领域最新的技术和发展，因此既适合初学者学习又适合专业人员和实践者参考。本书视角广阔、资料翔实、内容全面，能够为有意深入研究相关技术的读者提供足够的参考和支持。总之， 强烈推荐从高年级本科生到专业人员和实践者都来阅读这本书！ 美国
数据挖掘 实用案例分析_数据库教程
资源名称：数据挖掘 实用案例分析 内容简介： 《数据挖掘：实用案例分析》是数据挖掘实战领域颇具特色的一部作品，作者曾为 余个行业上百家大型企业提供数据挖掘服务，本书是其在数据挖掘领域探索近 年的经验总结之作。全书以实践和实用为宗旨，深度与广度兼顾，实践与理论并举。 《数据挖掘：实用案例分析》共 章，分三个部分。第一部分是基础篇（第 ～ 章），主要对数据挖掘的基本概念、应用分类、建模方法及常用的建模工具进行了介绍，并对本书所用到的数据挖掘建模平台 进行了说明。第二部分是实战篇（第 ～ 章），以案例的形式对数
数据挖掘导论（完整版）_数据库教程
资源名称：数据挖掘导论 完整版 内容简介： 本书全面介绍了数据挖掘的理论和方法，旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。本书涵盖五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都包含两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，后面一章较深入地讨论高级概念和算法。目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时，还能了解更多重要的高级主题。此外，书中还提供了大量示例、图表和习题。 本书适合作为相关专业高年级本科生和研究生数据挖掘课程的教材，同时也可作为数据挖掘研究和应用
数据挖掘：实用机器学习工具与技术 原书第3版_数据库教程
资源名称：数据挖掘：实用机器学习工具与技术 原书第 版 内容简介： 大数据时代应用机器学习方法解决数据挖掘问题的实用指南。 洞察隐匿于大数据中的结构模式，有效指导数据挖掘实践和商业应用。 系统的主要开发者将丰富的研发、商业应用和教学实践的经验和技术融会贯通。 广泛覆盖在数据挖掘实践中采用的算法和机器学习技术，着眼于解决实际问题 避免过分要求理论基础和数学知识，重点在于告诉读者 如何去做 ，同时包括许多算法、代码以及具体实例的实现。 将所有的概念都建立在具体实例的基础之上，促使读者首先考虑使用简单的技术。如